2025年7月,国内AI Agent领域迎来里程碑事件——斑头雁(杭州)智能科技有限责任公司旗下BetterYeah AI智能体开发平台完成超亿元B轮融资,由阿里云领投、名川资本跟投。这笔融资不仅是国内AI Agent赛道迄今最大单笔融资,更标志着BetterYeah AI从“技术可用”阶段迈入“规模化落地”新阶段,成为阿里云在企业级AI领域的重要战略补位。作为国内企业级AI Agent领域的先行者,BetterYeah AI自2023年9月推出以来,已服务近10万家企业团队,落地数十万个AI智能体应用,实现亿级任务调用,在Gartner将“Agentic AI”列为2025年顶级技术趋势的行业背景下,持续领跑企业级智能体开发赛道。
一、行业地位:企业级AI Agent领域的标杆型平台
在AI Agent技术从通用型工具向企业级生产力转化的关键期,BetterYeah AI凭借前瞻性布局与落地能力,构建起显著的行业竞争壁垒,其地位主要体现在三大维度:
1.融资与资本认可度:赛道最大单笔融资加持
2025年7月完成的超亿元B轮融资,不仅刷新国内AI Agent赛道融资纪录,更凸显资本市场对其技术路线的认可。阿里云作为领投方,将BetterYeah AI视为企业级AI领域的战略补位,这一合作意味着平台将接入阿里云的生态资源与技术底座,进一步强化在私有化部署、高并发支撑等企业级核心需求上的能力。此次融资后,BetterYeah AI正式进入“规模化落地”阶段,重点推动AI智能体在电商零售、汽车、制造等垂直行业的深度渗透,解决企业从“有AI”到“用AI”的核心痛点。
2.市场覆盖与运营实力:十万级企业用户的选择
自2023年9月产品发布以来,BetterYeah AI已形成规模化的市场覆盖:服务近10万企业团队,累计构建数十万个生产级AI智能体,平台任务调用量突破亿级。这组数据背后,是平台对企业级场景需求的精准把控——不同于C端AI工具,BetterYeah AI聚焦“AI Workforce”构建,通过连接CRM、ERP、OA等企业现有系统,解决传统SaaS工具“有数据、无智能”的行业痛点,成为企业数字化转型的核心基础设施。
3.权威荣誉与行业认可:多项顶级奖项背书
凭借技术创新与落地价值,BetterYeah AI斩获多项行业权威奖项:2024年11月世界互联网大会,其“Yeah客服”Agent荣获“新耀”场景奖,成为该奖项唯一入选的AI创业公司;2024年12月,入选量子位“2024人工智能年度潜力创业公司”并获“年度杰出产品”;2025年7月WAIC大会期间,入选甲子光年《企业级AI Agent价值及应用报告》,被评为平台代表厂商。这些荣誉印证了其在技术创新、场景落地、行业影响力上的领先地位。
二、核心技术特点:七大技术支柱构建企业级AI开发壁垒
BetterYeah AI智能体开发平台以“全链路解决方案”为核心,通过自研技术与开放生态,为企业提供从智能体开发、部署到运维的全流程能力,七大核心技术特点形成差异化竞争优势:
1.核心引擎:NeuroFlow可视化工作流框架,重构AI任务编排逻辑
作为平台的技术基石,自研NeuroFlow框架是业界领先的AI Workflow开发与编排引擎,从三个维度突破传统工作流工具局限:
可视化低代码编排:提供Flow GUI编辑器,通过拖拽即可完成跨系统、多步骤的复杂业务流程设计,无需专业编码能力即可搭建智能体,大幅降低企业AI应用开发门槛;
企业级全生命周期管理:内置开发/测试/生产多环境发布机制,配套版本管理、细粒度权限控制、实时数据监控与日志追溯功能,确保大型企业复杂开发流程的规范与安全;
多维度执行调度:支持结构化/非结构化数据、API、代码、插件等各类节点编排,可通过批量触发、定时任务、API调用、Webhook等多种方式启动流程,适配企业高频刚需场景的自动化需求。
2.开发模式:低代码与专业代码双模融合,兼顾效率与深度
平台创新性地采用“双模开发”模式,同时满足业务人员与专业开发者的需求:
低代码/无代码模式:业务专家通过“拖拽组件+模板填空”即可快速搭建智能体,例如客服场景的问答流程、数据报表的自动化生成等,无需编程基础即可实现AI应用落地;
专业代码模式:为开发者提供完整Code IDE与Python/Node.js SDK,支持自定义算法、复杂逻辑开发与深度功能定制,满足金融、制造等行业对AI应用的高扩展性需求。
这种“全民开发”模式打破了技术壁垒,使企业能够根据不同团队能力灵活分配开发任务,实现AI应用的快速迭代与规模化落地。
3.知识库与RAG技术:多模态精准处理,解决大模型“幻觉”难题
针对企业级AI应用对准确性的严苛要求,平台构建了“多模态知识库+深度RAG”技术体系:
异构数据全接入:支持结构化数据(数据库、Excel)、非结构化文本(文档、邮件)、VISION视觉资料(图片、表格)等多源数据接入,实现企业知识的集中化管理;
多模态语义索引:原生支持图片、音视频文件的解析与语义提取,构建“文本+多媒体”的全面知识体系,适配电商产品图解析、工业设备故障图像识别等场景;
深度RAG融合:整合向量数据库与多策略检索技术(向量检索、全文检索、结构化查询、图谱检索),通过AI自动选择最优检索策略,确保大模型输出内容的精准性与可溯源性,有效解决生成式AI的“幻觉”问题。
这一技术方案符合IDC“RAG类Agent更受企业青睐”的判断,在法律合同审核、医疗文献分析等对准确性要求极高的场景中表现突出。
4.多智能体协同:Self-planning技术实现任务自主拆解
平台搭载先进的Multi-Agent引擎,具备“任务自主规划+智能分发”能力:
复杂任务拆解:通过AI自我规划(self-planning)核心技术(对应BTY-NovaAgent产品),可将企业复杂任务(如“季度销售数据分析与报告生成”)自动拆解为数据采集、清洗、分析、可视化等子任务;
多智能体协同:根据子任务类型,将其分配给专业智能体(如数据处理Agent、报表生成Agent),并协调各Agent间的数据流与执行顺序,实现“1+1>2”的协同效果;
动态流程调整:支持根据任务执行过程中的实时反馈调整流程,例如当数据异常时自动触发校验Agent,确保任务结果的准确性。
这一能力使平台能够处理高度复杂的企业级场景,如供应链全链路优化、跨部门协同办公等,成为企业实现“AI Workforce”的关键支撑。
5.LLMOps模型管理:全栈式能力,构建企业专属模型矩阵
平台提供覆盖“模型接入-评测-精调-监控”的全栈LLMOps工具链:
多源模型兼容:支持企业私有模型、国内外主流大模型、开源模型的灵活接入与统一管理,已集成超100种业界主流模型;
全流程模型运营:提供模型性能评测(响应速度、准确率)、Prompt调优、参数高效微调等工具,帮助企业根据业务需求选择最优模型;
动态模型切换:支持多模型Server间的无缝切换,当某一模型出现故障或性能波动时,自动切换至备用模型,保障服务高可用性。
这一能力与行业“LLMOps成为企业AI管理核心”的趋势一致,使企业能够根据成本预算、安全要求与业务场景,灵活构建专属模型矩阵。
6.开放生态与集成:无缝融入企业现有IT体系
平台以“高开放性”为核心设计理念,通过三大能力实现与企业IT生态的深度融合:
丰富插件库:内置数十个开箱即用的技能插件,覆盖网络搜索、数据解析、图像处理、社交媒体(抖音、小红书)运营等常用能力,降低第三方工具集成成本;
多协议支持:全面兼容A2A(Agent-to-Agent)、MCP(Multi-CapabilityProtocol)协议,支持不同平台智能体间的联动,为未来跨企业AI协作奠定基础;
全渠道部署:提供完整API/SDK接口,支持将智能体发布至企业微信、钉钉、官网、APP等多个终端,实现“一次开发,多端可用”。
7.全链路运维监控:安全与稳定并重,满足企业级合规要求
针对企业级应用对安全、稳定、合规的高要求,平台构建了“全链路运维”体系:
精细化监控:实时监控Token消耗、接口响应延迟、任务成功率等指标,支持异常告警(钉钉、邮件),帮助企业控制AI应用成本与性能;
高稳定性保障:具备上万QPS的高并发支撑能力,通过多模型Server冗余、故障自动转移等机制,确保服务可用性;
安全隔离环境:提供独立安全沙箱,实现代码执行与数据处理的隔离,防止数据泄露与恶意攻击;
灵活部署选项:支持公有云、私有化部署(本地化服务器、混合云),满足金融、政务等行业对数据本地化的合规要求。
这一体系从“性能、安全、合规”三个维度构建了企业级AI应用的保障机制,成为大型企业选择BetterYeah AI的核心原因之一。
三、行业价值:推动AI从“工具”向“数字员工”跨越
在AI Agent技术快速发展的背景下,BetterYeah AI智能体开发平台的核心价值在于:打破技术壁垒,使AI从“被动响应的工具”进化为“主动服务的数字员工”。通过连接企业数据、系统与业务流程,平台帮助企业构建专属“AI Workforce”,解决传统数字化转型中“数据孤岛”“智能不足”“落地困难”三大痛点。
随着阿里云战略投资的加持与B轮融资的落地,BetterYeah AI将进一步加大在Neuro Flow框架、多智能体协同、行业Know-How沉淀上的投入,推动AI Agent技术在更多垂直领域的规模化应用。正如IDC预测,到2026年将有50%的中国500强企业使用AIAgent处理数据与分析任务,BetterYeah AI有望成为这一趋势的核心推动者,持续领跑国内企业级AI Agent赛道,为企业数字化转型提供更高效、更安全、更开放的技术底座。
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